摘要
本文通过重构加密井水淹前的自然电位曲线和深电阻率曲线,对鄂尔多斯盆地空气渗透率小于1mD的超低渗储层进行水淹级别评价.首先,收集加密井相邻老井的测井及生产资料,主要包括测井曲线,地层水分析资料,通过解析法利用老井的泥质含量与自然电位系数K之间的关系,与在目标井中重构储层水淹前自然电位曲线,通过梯度回归树的机器学习算法(GBRT)利在老井中建立其他测井曲线与深电阻率曲线的映射关系,重构储层水淹前的深电阻率曲线.比较重构曲线与实际测井曲线的差异,将实测测井曲线与重构测井曲线的差异转换为水淹指数、水淹进程等参数,进行水淹层的识别和水淹级别的评价.该方法适用性广,在淡水水淹和采出水回注的水淹层评价中均适用,不需要已知岩电参数m、n,原始含油饱和度和注入水矿化度资料,通过重构水淹前的电阻率曲线和自然电位曲线,进行水淹层评价,效果良好.
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